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《学习R(learning R)》电子书封面

学习R(learning R)

  • 发布时间:2020年09月19日 09:28:46
  • 作者:Richard Cotton
  • 大小:31.4 MB
  • 类别:R语言电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:9.6

    学习R(learning R) PDF 高清版

      给大家带来的一篇关于R语言相关的电子书资源,介绍了关于R语言、R编程方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小31.4 MB,Richard Cotton编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.5。

      内容介绍

      学习R分为上下两部分,旨在指导你如何使用R,并提供练习的机会。上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧。每章都简要介绍了一组不同的数据类型(例如第4章介绍向量、矩阵和数组)或概念(例如第8章介绍分支和循环)。下半部分更侧重实践,展示了从输入数据到发布结果这一标准的数据分析流程。

      目录

      • 译者序  XII
      • 前言  XIII
      • 第一部分 R语言
      • 第1章 简介  2
      • 1.1 本章目标  2
      • 1.2 R是什么  2
      • 1.3 安装R  3
      • 1.4 选择一个IDE  4
      • 1.4.1 Emacs+ESS  4
      • 1.4.2 Eclipse/Architect  4
      • 1.4.3 RStudio  5
      • 1.4.4 Revolution-R  5
      • 1.4.5 Live-R  5
      • 1.4.6 其他IDE和编辑器  6
      • 1.5 你的第一个程序  6
      • 1.6 如何从R中获得帮助  7
      • 1.7 安装其他相关软件  9
      • 1.8 小结  9
      • 1.9 知识测试:问题  10
      • 1.10 知识测试:练习  10
      • 第2章 科学计算器  11
      • 2.1 本章目标  11
      • 2.2 数学运算符和向量  11
      • 2.3 变量赋值  15
      • 2.4 特殊数字  17
      • 2.5 逻辑向量  18
      • 2.6 小结  20
      • 2.7 知识测试:问题  20
      • 2.8 知识测试:练习  20
      • 第3章 检查变量和工作区  22
      • 3.1 本章目标  22
      • 3.2 类  22
      • 3.3 不同类型的数字  23
      • 3.4 其他通用类  24
      • 3.5 检查和更改类  26
      • 3.6 检查变量  29
      • 3.7 工作区  32
      • 3.8 小结  33
      • 3.9 知识测试:问题  33
      • 3.10 知识测试:练习  34
      • 第4章  向量、矩阵和数组  35
      • 4.1 本章目标  35
      • 4.2 向量  35
      • 4.2.1 序列  37
      • 4.2.2 长度  38
      • 4.2.3 命名  39
      • 4.2.4 索引向量  39
      • 4.2.5 向量循环和重复  41
      • 4.3 矩阵和数组  43
      • 4.3.1 创建数组和矩阵  43
      • 4.3.2 行、列和维度  45
      • 4.3.3 行名、列名和维度名  46
      • 4.3.4 索引数组  47
      • 4.3.5 合并矩阵  47
      • 4.3.6 数组算术  48
      • 4.4 小结  50
      • 4.5 知识测试:问题  50
      • 4.6 知识测试:练习  51
      • 第5章 列表和数据框  52
      • 5.1 本章目标  52
      • 5.2 列表  52
      • 5.2.1 创建列表  52
      • 5.2.2 原子变量和递归变量  54
      • 5.2.3 列表的维度和算术运算  55
      • 5.2.4 索引列表  56
      • 5.2.5 向量和列表之间的转换  58
      • 5.2.6 组合列表  60
      • 5.3 NULL  61
      • 5.4 成对列表  64
      • 5.5 数据框  65
      • 5.5.1 创建数据框  65
      • 5.5.2 索引数据框  68
      • 5.5.3 基本数据框操作  69
      • 5.6 小结  71
      • 5.7 知识测试:问题  71
      • 5.8 知识测试:练习  72
      • 第6章 环境和函数  73
      • 6.1 本章目标  73
      • 6.2 环境  73
      • 6.3 函数  76
      • 6.3.1 创建和调用函数  76
      • 6.3.2 向其他函数传递和接收函数  80
      • 6.3.3 变量的作用域  82
      • 6.4 小结  84
      • 6.5 知识测试:问题  84
      • 6.6 知识测试:练习  84
      • 第7章 字符串和因子  86
      • 7.1 本章目标  86
      • 7.2 字符串  86
      • 7.2.1 创建和打印字符串  87
      • 7.2.2 格式化数字  88
      • 7.2.3 特殊字符  90
      • 7.2.4 更改大小写  91
      • 7.2.5 截取字符串  91
      • 7.2.6 分割字符串  92
      • 7.2.7 文件路径  93
      • 7.3 因子  94
      • 7.3.1 创建因子  94
      • 7.3.2 更改因子水平  96
      • 7.3.3 去掉因子水平  96
      • 7.3.4 有序因子  97
      • 7.3.5 将连续变量转换为类别  98
      • 7.3.6 将类别变量转换为连续变量  99
      • 7.3.7 生成因子水平  100
      • 7.3.8 合并因子  100
      • 7.4 小结  101
      • 7.5 知识测试:问题  101
      • 7.6 知识测试:练习  101
      • 第8章 流程控制和循环  103
      • 8.1 本章目标  103
      • 8.2 流程控制  103
      • 8.2.1 if和else  103
      • 8.2.2 矢量化的if  105
      • 8.2.3 多个分支  106
      • 8.3 循环  108
      • 8.3.1 重复循环  108
      • 8.3.2 while循环  110
      • 8.3.3 for循环  111
      • 8.4 小结  113
      • 8.5 知识测试:问题  113
      • 8.6 知识测试:练习  113
      • 第9章 高级循环  115
      • 9.1 本章目标  115
      • 9.2 replication  115
      • 9.3 遍历列表  116
      • 9.4 遍历数组  122
      • 9.5 多个输入的应用函数  124
      • 9.6 拆分-应用-合并(Split-Apply-Combine)  126
      • 9.7 plyr包  127
      • 9.8 小结  130
      • 9.9 知识测验:问题  130
      • 9.10 知识测试:练习  131
      • 第10章 包  133
      • 10.1 本章目标  133
      • 10.2 加载包  133
      • 10.2.1 搜索路径  135
      • 10.2.2 库和已安装的包  136
      • 10.3 安装包  137
      • 10.4 维护包  139
      • 10.5 小结  139
      • 10.6 知识测试:问题  140
      • 10.7 知识测试:练习  140
      • 第11章 日期和时间  141
      • 11.1 本章目标  141
      • 11.2 日期和时间类  141
      • 11.2.1 POSIX日期和时间  142
      • 11.2.2 Date类  143
      • 11.2.3 其他日期类  144
      • 11.3 日期与字符串的相互转换  144
      • 11.3.1 解析日期  144
      • 11.3.2 格式化日期  145
      • 11.4 时区  145
      • 11.5 日期和时间的算术运算  147
      • 11.6 lubridate  149
      • 11.7 小结  153
      • 11.8 知识测试:问题  153
      • 11.9 知识测试:练习  153
      • 第二部分 数据分析工作流
      • 第12章 获取数据  156
      • 12.1 本章目标  156
      • 12.2 内置的数据集  156
      • 12.3 读取文本文件  157
      • 12.3.1 CSV和制表符分隔(Tab-Delimited)文件  157
      • 12.3.2 非结构化文本文件  161
      • 12.3.3 XML和HTML文件  161
      • 12.3.4 JSON和YAML文件  163
      • 12.4 读取二进制文件  165
      • 12.4.1 读取Excel文件  165
      • 12.4.2 读取SAS、Stata、SPSS和MATLAB文件  167
      • 12.4.3 读取其他文件类型  167
      • 12.5 Web数据  168
      • 12.5.1 拥有API的网站  168
      • 12.5.2 抓取网页  169
      • 12.6 访问数据库  171
      • 12.7 小结  174
      • 12.8 知识测试:问题  174
      • 12.9 知识测试:练习  174
      • 第13章 数据清理和转换  175
      • 13.1 本章目标  175
      • 13.2 清理字符串  175
      • 13.3 操作数据框  180
      • 13.3.1 添加和替换列  180
      • 13.3.2 处理缺失值  181
      • 13.3.3 在宽和长表格之间进行转换  182
      • 13.3.4 使用SQL  183
      • 13.4 排序  184
      • 13.5 函数式编程  185
      • 13.6 小结  188
      • 13.7 知识测试:问题  188
      • 13.8 知识测试:练习  189
      • 第14章 探索和可视化  190
      • 14.1 本章目标  190
      • 14.2 汇总统计  190
      • 14.3 三种绘图系统  194
      • 14.4 散点图  195
      • 14.4.1 第一种方法:base绘图法  195
      • 14.4.2 第二种方法:lattice图形系统  200
      • 14.4.3 第三种方法:ggplot2图形系统  207
      • 14.5 线图  212
      • 14.6 直方图  220
      • 14.7 箱线图  232
      • 14.8 条形图  236
      • 14.9 其他的绘图包和系统  242
      • 14.10 小结  243
      • 14.11 知识测试:问题  243
      • 14.12 知识测试:练习  244
      • 第15章 分布与建模  245
      • 15.1 本章目标  245
      • 15.2 随机数  246
      • 15.2.1 示例函数  246
      • 15.2.2 从分布中抽样  247
      • 15.3 分布  248
      • 15.4 公式  248
      • 15.5 第一个模型:线性回归  250
      • 15.5.1 比较和更新模型  252
      • 15.5.2 绘图和模型检查  257
      • 15.6 其他模型类型  261
      • 15.7 小结  262
      • 15.8 知识测试:问题  263
      • 15.9 知识测试:练习  263
      • 第16章 程序设计  264
      • 16.1 本章目标  264
      • 16.2 信息、警告和错误  264
      • 16.3 错误处理  267
      • 16.4 调试  270
      • 16.5 测试  273
      • 16.5.1 RUnit  273
      • 16.5.2 testthat  276
      • 16.6 魔法  277
      • 16.6.1 将字符串转换成代码  277
      • 16.6.2 把代码转换成字符串  279
      • 16.7 面向对象编程  280
      • 16.7.1 S3类  281
      • 16.7.2 引用类  282
      • 16.8 小结  287
      • 16.9 知识测试:问题  287
      • 16.10 知识测试:练习  288
      • 第17章 制作程序包  289
      • 17.1 本章目标  289
      • 17.2 为什么要创建软件包  289
      • 17.3 先决条件  289
      • 17.4 包目录结构  290
      • 17.5 你的第一个包  291
      • 17.6 为包撰写文档  293
      • 17.7 检查和构建包  296
      • 17.8 包的维护  297
      • 17.9 小结  298
      • 17.10 知识测试:问题  299
      • 17.11 知识测试:练习  299
      • 第三部分 附录
      • 附录A 变量的属性  302
      • 附录B R中其他可做的事情  305
      • 附录C 问题答案  307
      • 附录D 练习答案  315
      • 参考文献  339
      • 关于封面  341

      学习笔记

      Python与R语言的简要对比

      数据挖掘技术日趋成熟和复杂,随着互联网发展以及大批海量数据的到来,之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求,依据美国对数据科学家(data scientist)的要求,想成为一名真正的数据科学家,编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件;目前很多从事数据挖掘工作的人,大多都是出身非计算机专业,本身对编程基础比较低,所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的,好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。 目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有:Java、C++、C、Python、R等等 R语言作为统计界第一语言(软件),很多时候……

      简述:我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

      做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用,目前最流行的数据语言,无非是MATLAB,R语言,Python这三种语言,但今天小编简单总结了python语言的一些特点及平常使用的工具等。 为什么Python比MATLAB、R语言好呢? 其实,这三种语言都很多数据分析师在用,但更推荐python,主要是有以下几点: 1、python易学、易读、易维护,处理速度也比R语言要快,无需把数据库切割; 2、python势头猛,众多大公司需要,市场前景广阔;而MATLAB语言比较局限,专注于工程和科学计算方面,而且MATLAB价格贵,免费版或盗版都只能玩玩学习用; 3、python具有丰富的扩展库,这个是其他两个不能比的; python版本选择 初学者……

      R语言 vs Python对比:数据分析哪家强?

      什么是R语言? R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作,同时有人开发了几种图形用户界面。 R的功能能够通过由用户撰写的包增强。增加的功……

      r语言和python的详细对比

      r语言和python的对比,两者各有千秋,究竟要学哪一个,可根据自己的实际需求来作出选择,当然,最好是两者都学。 相关推荐:《python视频》 01 开发目的 R语言 R是由统计学家开发的,它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里,有非常多统计学的原理和知识。 如果你具备一些统计背景,R会令你使用各类model和复杂的公式时更加愉悦有爽感,因为你总能找到对应的package,并且几行代码就可以调用搞定。 Python Python的创始人初衷,是为非专业程序员设计的一种开放型的语言。优雅,明确,简单,是它的标签。因此,总有人高唱「人生苦短,我用Python」。 数据分析、网……

      r语言和python什么意思

      R语言 1、R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统。R内含了许多实用的统计分析及作图参数。作图参数能将产生的展示在一个独立的窗口中。并能将之保存为各种形式的文件(jpg,png,bmp,ps,pdf,emf,pictex,xfig),具体形式取决于操作系统。统计分析的结果也能被直接显示出来,一些中间(如P-值,回归系统,残差等)既可保存到专门的文件中,也可以直接用作进一步的分析 2、在R语言中,使用者可以使用循环语句来连续分析多个数据集,也可将多个不同的统计函数结合在一个语句中执行更复杂的分析。R使用者还可以借鉴网上提供的用S编写的大量程序,而且大多数都能被R直接调用。 python语言 P……

      以上就是本次介绍的R语言电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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